ในโลกของการเขียนโปรแกรม การทำงานพร้อมกันหรือที่เราเรียกกันว่า "Multithreading" เป็นสิ่งที่สำคัญมาก โดยเฉพาะในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่มีการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งในภาษา MATLAB การใช้ Thread ก็เป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ช่วยให้เราสามารถจัดการงานที่ต้องการประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
#### แนะนำเกี่ยวกับ Multithreading
Multithreading เป็นรูปแบบการทำงานที่อนุญาตให้โปรแกรมสามารถทำงานหลาย ๆ งานพร้อมกัน ซึ่งจะช่วยให้สามารถใช้ทรัพยากรของเครื่องคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในกรณีที่คุณทำงานที่ใช้เวลาในการประมวลผลยาวนาน เช่น การคำนวณปัญหาทางคณิตศาสตร์หรือการประมวลผลภาพ ในภาษาที่อิงกับ Object-Oriented Programming เช่น MATLAB ก็ได้มีฟีเจอร์ที่รองรับการใช้งาน Multithreading
#### การสร้าง Thread ใน MATLAB
ใน MATLAB คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน `parfeval` และ `parfor` เพื่อสร้างการทำงานที่ทำงานอย่างพร้อมกันได้ ซึ่งแต่ละอย่างมีวิธีการทำงานที่แตกต่างกัน แต่วันนี้เราจะใช้ `parfeval` เป็นตัวอย่างสำหรับการสร้าง Thread อย่างง่าย
##### ตัวอย่าง Code ด้วยการใช้ `parfeval`
#### อธิบายการทำงานของ Code
1. การเชื่อมต่อกับ Parallel Pool: ก่อนที่เราจะเริ่มทำงานด้วย Multithreading ใน MATLAB เราต้องสร้าง Parallel Pool เพื่อให้สามารถทำงานพร้อมกันได้ โดยการเรียกใช้ `parpool()` จะทำการสร้าง Environment สำหรับการทำงานพร้อมกัน 2. กำหนดจำนวนการทำงาน: ในที่นี้เราตั้งค่า `numTasks` จำนวน 10 ซึ่งหมายความว่าเราต้องการทำงานทั้งหมด 10 งาน 3. การสร้าง Thread ด้วย `parfeval`: ใช้ฟังก์ชัน `parfeval` สำหรับสร้าง Thread ถัดไป โดยส่งข้อมูลไปยังฟังก์ชัน `myFunction` ที่เราต้องการซึ่งในที่นี้ k เป็นตัวเลขระบุงานที่ทำ 4. การรอผลลัพธ์: ใช้ `fetchOutputs` เพื่อรอคืนค่าจากฟังก์ชันที่ถูกเรียกในแต่ละ Thread 5. แสดงผลลัพธ์: สุดท้าย เราจะแสดงผลลัพธ์ที่ได้จากข้อคิดเห็นข้างต้น##### ฟังก์ชัน `myFunction`
#### ตัวอย่าง Usecase ในโลกจริง
1. การประมวลผลภาพ: ในการพัฒนาโปรแกรมที่ใช้ประมวลผลภาพขนาดใหญ่ การใช้ Thread จะช่วยให้สามารถประมวลผลภาพหลายภาพพร้อมกันได้ ซึ่งจะช่วยลดเวลาในการประมวลผล 2. การคำนวณทางคณิตศาสตร์: สำหรับซอฟต์แวร์ที่จำเป็นต้องทำการคำนวณจำนวนมาก เช่น โมเดลจำลองทางฟิสิกส์ การใช้ Thread จะช่วยให้การคำนวณเป็นไปอย่างรวดเร็ว 3. การวิเคราะห์ข้อมูล: ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Big Data การใช้ Thread สามารถช่วยในการประมวลผลข้อมูลหลายหมวดหมู่ในเวลาเดียวกัน ทำให้สามารถสรุปผลได้รวดเร็วขึ้น#### สรุป
การใช้ Thread ในภาษา MATLAB ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของโปรแกรมอย่างมาก โดยเฉพาะเมื่อเราต้องทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาล หรือเฟรมภาพที่มีขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม เทคนิคนี้ยังต้องมีความระมัดระวังในด้านการจัดการทรัพยากร เพื่อป้องกันปัญหาการเกิดความขัดแย้ง (Conflict) ระหว่าง Thread
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมมากขึ้นหรือสนใจในด้าน Multithreading ในการพัฒนาโครงการต่างๆ EPT (Expert-Programming-Tutor) มีหลักสูตรที่สามารถช่วยให้คุณเรียนรู้ได้อย่างเต็มที่ ไม่ว่าจะเป็นเบื้องต้นหรือระดับสูง สัมผัสประสบการณ์การเรียนการสอนที่ยอดเยี่ยมและไปสู่การเป็นนักพัฒนาที่เชี่ยวชาญในอนาคตกับเราที่ EPT!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: java c# vb.net python c c++ machine_learning web database oop cloud aws ios android
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM